Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Studi Perbandingan Algoritma Naive Method, Knuth-Morris-Pratt dan Boyer-Moore-Hoorspool pada Multi Record Database

Artikel Ilmiah

Diajukan kepada Fakultas Teknologi Informasi untuk memperoleh Gelar Sarjana Komputer

Oleh :

Yoseph Kurniawan Sunarto

NIM : 672013720

Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana

Salatiga Juni 2015

Studi Perbandingan Implementasi Algoritma Naive Method, Knuth-Morris-Pratt, dan Boyer-Moore-Hoorspool pada Multi Record Database

Yoseph Kurniawan Sunarto, 2) Sri Yulianto J.P

Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana Jl. Diponegoro 52-60 Salatiga

Email : 2) kurniawan.yoseph@gmail.com , sriyulianto@gmail.com

ABSTRAK

Pencocokan string adalah sebuah hal yang kita lakukan setiap hari. Sebagai contohnya, kita melakukan pencocokan string saat kita mencari sebuah data atau artikel di internet . Kita memasukkan kata kunci, kemudian browser mengirimkan kata kunci tersebut ke sebuah server. Server tersebut melakukan algoritma pencarian. Setelah beberapa saat, artikel yang kita cari berdasarkan kata kunci kita telah ditemukan.

Banyak sekali algoritma yang sampai hari ini terus dikembangkan. Salah satunya adalah "Boyer-Moore-Hoorspool". Algoritma ini adalah pengembangan dari algoritma sebelumnya, yaitu algoritma "Boyer-Moore".

Secara umum, algoritma "Boyer-Moore-Hoorspool" adalah salah satu dari algoritma - algoritma pencocokan string yang efektif. Dengan kita menerapkan algoritma tersebut ke dalam sebuah aplikasi search engine, maka kita akan membuat pencarian kita lebih cepat, dan efisien dalam penggunaan waktu. Setelah dilakukan percobaan dan pengamatan pada seribu data pada empat buah basisdata, sebuah kesimpulan dapat ditarik. Algoritma Boyer-Moore- Hoorspool dapat melakukan optimasi pencarian yang sangat baik. Di saat metode tradisional atau NaiveMethod sangat lambat dalam melakukan pencarian kata kunci, algoritma Boyer- Moore-Hoorspool dapat melakukan optimasi mencapai 76.9%. Ini adalah hasil yang sangat baik, dibandingkan dengan hasil sebesar 27.2% yang dicapai oleh algoritma pencarian string modern lainnya, algoritma Knuth-Morris-Pratt.

Kata kunci: String matching algorithm, Boyer-Moore-Hoorspool, Searching Engine

Studi Perbandingan Implementasi Algoritma Naive Method, Knuth-Morris-Pratt, dan Boyer-Moore-Hoorspool pada Multi Record Database

Yoseph Kurniawan Sunarto, 2) Sri Yulianto J.P

Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana Jl. Diponegoro 52-60 Salatiga

Email : 2) kurniawan.yoseph@gmail.com , sriyulianto@gmail.com

ABSTRACT

String matching is a common thing that we do every day. For example, we are doing a string matching when we are looking for a data or an article on internet. We type the keyword, then the browser send our keyword to a server. The server will do a searching algorithm. After a few seconds, articles we are looking forbased on the keywordhas been found.

There are many algorithmswhich have been developed these days. One of those strings searching algorithm is the “Boyer-Moore-Hoorspool” algorithm. This algorithm is a development from its former, the “Boyer-Moore” algorithm.

Generally, “Boyer-Moore-Hoorspool” algorithm is one of the most effective string searching algorithms. By applying the algorithm into a search engine application, we will perform a faster and more efficient searching. After a research and observation over a thousand data on four databases, a conclusion can be drawn. The Boyer-Moore-Hoorspool can do a very good improvement in string matching. While the traditional method or the Naïve Method is very slow in string matching, the Boyer-Moore-Hoorspool can improve the rate of string matching by 79.6%. This is a very good result compared to the result of 27.2% performed by another modern string matching algorithm, the Knuth-Morris-Pratt.

Keyword : String matching algorithm, Boyer-Moore-Hoorspool, Searching Engine

1. Pendahuluan

Mesin pencari atau search engine bukanlah barang baru di Indonesia. Dengan sangat cepat Google, Yahoo, dan banyak penyedia layanan ini berkembang. Hal ini tentu tidak dicapai dengan instan, ada waktu dan pengembangan yang terus menerus dari pihak penyedia layanan pencarian ini. Metode pencarian data adalah metode yang selalu dipakai oleh masyarakat. Masyarakat selalu ingin mendapatkan atau mencari sesuatu dengan efektif (Desi, 2005). Jika semua ruang pencarian dan objek pencarian dicampur dalam sebuah ruang yang tidak terpisah, maka akan menghabiskan waktu. Jadi yang dicari oleh masyarakat adalah kecepatan dan akurasi pencarian..

Berdasarkan survey terdahulu yang dilakukan terhadap 100 orang responden di daerah kota Ungaran pada bulan Maret 2015, pembatalan pencarian sebuah informasi dalam sebuah artikel di internet akan dilakukan jika halaman websitetidak memberikan respon dalam waktu 10 - 15 detik.

Sebuah mesin pencari menjadi lambat dalam menanggapipermintaan penggunatidak hanya semata-mata karena tidak akuratnya algoritma yang digunakan dalam mesin pencari tersebut, tapi bisa juga karena faktor mungkin terlalu banyak obyek yang harus di-muatdi dalam sebuah halaman situs web, lalu lintas data elektronikyang padat, dan bisa juga pengaruh bandwidth yang tidak besar. Meski kita tidak bisa mengubah faktor bandwidth yang tidak besar, jika kita bisa mengoptimalkan akurasi dan kecepatan algoritma pencarian dalam sebuah mesin pencari maka kita bisa meminimalkan pembatalan pencarian oleh pengguna (Priyanto, 2014).

Dalam perkembangannya, string searching algorithm atau algoritma pencarian string tidak hanya ada algoritma Boyer-Moore-Hoorspool saja, masih ada banyak metode yang lain, seperti Algoritma Knuth-Morris-Pratt yang mulai dikembangkan pada tahun 1977. Kedua algoritma Knuth-Morris-Pratt (KMP) dan Boyer-Moore- Hoorspool (BMH) memiliki kemiripan dalam jalannya proses penghitungan dan logika, tapi memiliki perbedaan yang cukup signifikan di dalam metode penentuan awal pencocokan string. Algoritma Knuth-Morris-Pratt memulai penghitungan dari indeks pertamakata kunci. Sedangkan pada algoritma Boyer-Moore-Hoorspool, pencocokan dimulai dari indeks terakhir kata kunci, dengan tujuan untuk memberikan hasil pencarian yang lebih cepat (Aulia, 2008).

Meski pun secara umum algoritma Boyer-Moore-Hoorspool terbukti lebih efisien dalam melakukan pergeseran, percobaan, pengujian dan analisa algoritma pencarian stringakan membantu melihat atau menentukan algoritma mana yang paling cocok dan efektif untuk dipakai di dalam sebuah sistem pencarian string. Dalam penulisan karya ilmiah ini, penulis membandingkan dan menganalisa tiga buah algoritma pencarian string, yaitu Naive Method, Knuth-Morris-Pratt, dan Boyer- Moore-Hoorspool . Ketiga algoritma ini akan dibandingkan, dan di analisa, untuk mengetahui algoritma manakah yan paling efektif dalam pencarian kata kunci di dalam basisdata multirecord.

2. Kajian Pustaka

Mesin pencari web (web searching engine) adalah program komputer yang dirancang untuk melakukan pencarian atas berkas-berkas yang tersimpan dalam layanan www, atau FTP (File Transfer Protocol), dalam sebuah ataupun sejumlah komputer peladen (server) dalam suatu jaringan. Hasil pencarian umumnya ditampilkan dalam bentuk daftar yang seringkali diurutkan menurut tingkat akurasi ataupun rasio pengunjung atas suatu berkas. Informasi yang menjadi target pencarian Mesin pencari web (web searching engine) adalah program komputer yang dirancang untuk melakukan pencarian atas berkas-berkas yang tersimpan dalam layanan www, atau FTP (File Transfer Protocol), dalam sebuah ataupun sejumlah komputer peladen (server) dalam suatu jaringan. Hasil pencarian umumnya ditampilkan dalam bentuk daftar yang seringkali diurutkan menurut tingkat akurasi ataupun rasio pengunjung atas suatu berkas. Informasi yang menjadi target pencarian

tersimpan dalam suatu basisdata ataupun direktori web.

Untuk mendapatkan informasi-informasi yang dibutuhkan, pengunjung internet masuk ke situs tersebut dan melakukan pencarian. Mesin pencari yang terkenal adalah Google dan Yahoo. Gambar cara kerja mesin pencari secara umum :

Gambar 1 Cara kerja mesin pencari (sumber gambar)

Cara kerja mesin pencari pertama-tama menyalin semua halaman situs web yang ada di dunia. Hal ini dilakukan oleh sebuah mesin atau sebuah program yang biasa disebut dengan crawler, harvester, atau importer. Setelah data disalin dan terdaftar dengan baik di dalam basisdata, maka saat pengguna mencari data yang dibutuhkan, mesin pencari akan menampilkan data sesuai dengan kata kunci yang dimasukkan pengguna.Mesin pencari akan berusaha sebisa mungkin menampilkan data yang paling relevan dengan kata kunci yang dimasukkan olehpengguna.

Di dalam jurnal penelitian Satya Fajar Prata ma yang berjudul “Pencocokan DNA Pattern dengan Algoritma Boyer-Moore-Hoorspool ” (2006), telah didapatkan kesimpulan bahwa algoritma Boyer-Moore-Hoorspool adalah algoritma yang efektif di gunakan untuk pencarian string di dalam sebuah pola kalimat karena telah dibuktikan oleh penulis jurnal bahwa kecepatan algoritma ini sangat baik untuk rangkaian string yang panjang sekalipun. Memang di dalam penelitian ini hanya dipakai satu rangkaian string atau pola kalimat yang di cocokkan terhadap sebuah kata kunci. Dengan dasar inilah maka penelitian ini dilakukan untuk membuktikan kecepatan algoritma ini jika diaplikasikan ke dalam sebuah basisdata yang tentunya tidak hanya memiliki satu data untuk dibandingkan.

Algoritma yang nantinya menjadi pembanding adalah algoritma tradisional, yaitu Naïve Method, dan sebuah algoritma yang lebih modern, yaitu algoritma Knuth- Morris-Pratt . Kedua metode ini dipilih untuk menjadi pembanding, dan diaplikasikan ke dalam basisdata yang sama.

Metode Naive melakukan pencarian string dari indeks pertama kata kunci yang dibandingkan dengan indeks pertama dari pola kalimat. Masing masing indeks di cocokkan sampai terjadi kecocokan. Berbeda dengan algoritma tradisional, sebelum melakukan pencocokan dan pencarian, algoritma Knuth-Morris-Pratt dan Boyer-Moore-Hoorspool akan membangun sebuah tabel yang berisi nilai-nilai pergeseran untuk setiap karakter yang terdapat di dalam kata kunci. Tabel ini akan di Metode Naive melakukan pencarian string dari indeks pertama kata kunci yang dibandingkan dengan indeks pertama dari pola kalimat. Masing masing indeks di cocokkan sampai terjadi kecocokan. Berbeda dengan algoritma tradisional, sebelum melakukan pencocokan dan pencarian, algoritma Knuth-Morris-Pratt dan Boyer-Moore-Hoorspool akan membangun sebuah tabel yang berisi nilai-nilai pergeseran untuk setiap karakter yang terdapat di dalam kata kunci. Tabel ini akan di

2.1 Metode Naive

Metode ini adalah metode pencarian string yang paling sederhana. Setiap karakter dalam kata kunci akan dibandingkan mulai dari indeks pertama dari pola kalimat. Berikut adalah sebuah contoh bagaimana metode ini mencocokan sebuah kata kunci.

Pola kalimat : SAYA MAU MAKAN BAKSO SAPI Kata kunci

: BAKSO

Dengan kasus ini, metode Naive akan melakukan pencarian seperti ini : S A Y A

Di indeks pertama kata kunci, ditemukan ketidakcocokan dengan pola kalimat (mismatch), maka dilakukan pergeseran sebanyak satu karakter, sehingga terjadi kondisi seperti ini : S A Y A M A U M A K A N B A K S O S A P I

Setelah pergeseran, indeks pertama kata kunci tidak cocok dengan pola kalimat, sehingga dilakukan pergeseran lagi. S A Y A M A U M A K A N B A K S O S A P I

Terjadi ketidakcocokan lagi, sehingga harus dilakukan pergeseran lagi, sehingga terjadi kondisi seperti ini : S A Y A

Pada indeks pertama kata kunci tidak cocok dengan karakter pada pola kalimat, sehingga akan terus dilakukan pergeseran dan pencocokan, sampai terjadi kondisi seperti ini : S A Y A M A U M A K A N B A K S O S A P I

Setelah mengerjakan banyak pergeseran dan pencocokan, akhirnya algoritma ini berhasil menemukan bahwa kata kunci ada di dalam pola kalimat. Dalam pencocokan string, meskipun metode ini bisa menemukan hasil yang dimaksud, tapi permasalahan nya adalah kecepatan. Jika pergeseran karakter yang dilakukan seperti ini, maka algoritma ini akan memakan waktu yang cukup lama.Berikut diagram alir jalannya algoritma ini :

Gambar 2Alur pencarian pada Metode Naive

Langkah pertama yang dilakukan adalah pengecekan awal, apakah karakter pada indeks pertama kata kunci sama dengan indeks pertama dari pola kalimat. Jika ditemukan sama, maka nilai kedua indeks akan di tambah masing masing satu, tapi jika tidak, maka hanya nilai indeks pola kalimat yang ditambah satu. Ini artinya dilakukan pergeseran sebanyak satu karakter pada pola kalimat.Pengecekan ini dilakukan selama indeks terakhir kata kunci tidak melebihi indeks terakhir pada pola kalimat tersebut. Hal ini mencegah adanya pengecekan setelah karakter terakhir dari pola kalimat. Berikut pseudocode untuk mempermudah pengkodean metode Naive.

Kode Program 1 Pseudocode algoritma Naive

KAMUS

1. i, j, pjg_katakunci, pjg_kalimat : integer 2. kecocokan : boolean 3. ar_kalimat : array[0..pjg_kalimat-1] of char 4. ar_katakunci : array [0.. pjg_katakunci-1] of char 5. i0 6. j0 7. kecocokan false

ALGORITMA 8. input (kalimat) 9. input (katakunci)

10. pjg_kalimat count(kalimat) 11. pjg_katakunci count(katakunci) 12. ar_kalimat  .. 13. ar_katakunci  ..

14. while (i<=pjg_kalimat-1) and (j<=pjg_katakunci-1) 15. if ar_kalimat[i] = ar_katakunci[j] then

16. i  i+1 17. j  j+1 18. kecocokan true

19. else

20. i  i+1 21. j0 22. kecocokan false

23. end if 24. end while 25. if kecocokan = truethen 26. output (true) 27. else 28. output (false) 29. end if

1. Baris 1 – 7 adalah definisi variabel yang akan dipakai dalam metode ini. Di dalam metode ini, kata kunci dan pola kalimat akan diubah menjadi array satu dimensi, agar pencocokan bisa dilakukan.

2. Baris 8 – 13 adalah bagian dimana sistem meminta masukan kata kunci dan pola kalimat dari pengguna. Dan pada bagian ini, setiap masukan dari pengguna, baik kata kunci maupun pola kalimat dimasukkan ke dalam array yang sudah disediakan.

3. Baris 14 – 24 adalah baris dimana proses pencocokan setiap karakter pada kata kunci dengan setiap karakter pada pola kalimat.

4. Baris 25 – 29 adalah bagian dimana jika kata kunci ditemukan atau tidak ditemukan pada pola kalimat, sistem akan memberikan sebuah keluaran, atau pemberitahuan kepada pengguna.

2.2 Algoritma Knuth-Morris-Pratt

Algoritma Knuth-Morris-Pratt (KMP) adalah sebuah algoritma pencarian string yang melakukan pergeseran berdasarkan sebuah tabel yang sudah dihitung sebelumnya. Dengan tabel ini, maka penentuan pergeseran kata kunciakan menjadi lebih efektif. Tabel nilai pergeseran ini akan menjadi faktor penentu seberapa cepat algoritma ini mampu menemukan kata kunci di dalam sebuah pola kalimat.

Berikut adalah sebuah contoh penghitungan untuk sebuah kata kunci dengan panjang 10 karakter.

Posisi (k) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Kata kunci(P) A B C C B A B C B B

Pergeseran (s) 0 0 0 0 0 1 2 3 0 0

1. Nilai s pada posisi k pertama sebesar 0 (nol) karena karakter “a” tidak dapat dibandingkan dengan karakter manapun.

2. Berikutnya karakter “a” akan dicocokkan dengan karakter pada posisi kedua, yaitu “b”. Dan sekali lagi terjadi ketidakcocokan, oleh sebab itu nilai

pergeserannya 0.

3. Berikutnya, karakter “a” pada posisi pertama, dan “c” pada posisi ke tiga. Tidak cocok, maka diberikan nilai 0.

4. Berikutnya, karakter “a” pada posisi pertama dan “c” pada posisi keempat. Tidak cocok, maka nilai pergeserannya adalah 0.

5. Karakter “a” pada posisi pertama dibandingkan dengan karakter “b” pada posisi ke lima, tidak cocok. Maka nilai pergeserannya adalah 0 untuk karakter ini.

6. Di posisi keenam, ada karakter “a”, yang adalah sebuah kecocokan. Oleh karena itu nilai pergeserannya adalah 1 untuk karakter ini.

7. Untuk langkah berikutnya, tidak langsung dibandingkan karakter pada posisi kedua dengan karakter di posisi ketujuh, tapi kita akan mulai mengecek apakah ada pola yang sama, di posisi pertama dengan posisi ke enam. Karakter pada posisi kedua, adalah “b”, dan di posisi ketujuhjuga adalah karakter “b”. Kita akan menambahkan nilai sebelumnya dengan 1, untuk karakter di posisi ketujuh, sehingga nilainya 2.

8. Karakter di posisi ketiga dan karakter pada posisi kedelapan cocok, yaitu “c”. Maka kita bisa menambahkan nilai sebelumnya dengan 1. Sehingga nilainya 3.

9. Berikutnya, pengecekan karakter di posisi keempat yaitu “c” dan karakter pada posisi kesembilan yaitu “b”. Tidak cocok. Sebelum mengisi nilai pergeseran karakter pada posisi kesembilan dengan 0, harus dibandingkan sekali lagi dengan karakter pada posisi pertama, yaitu “a”. Ternyata didapati tidak cocok. Oleh sebab itu nilai pergeseran nya adalah 0.

10. Dan terakhir, kita akan melakukan pengecekan untuk karakter pada posisi pertama dan karakter pada posisi kesepuluh. Dan ternyata tidak cocok. Maka nilai pergeserannya adalah 0.

Untuk membantu memahami langkah langkah pemberian nilai setiap karakter dalam kata kunci, berikut sebuah diagram :

Gambar 3 Diagram alur pembuatan tabel pergeseran pada algoritma Knuth-Morris-Pratt

Berikut adalah sebuah contoh kasus bagaimana metode ini mencocokan sebuah kata kunci. Kata kunci dan pola kalimat disamakan dengan contoh pada metode Naive agar bisa terlihat perbedaan dan efisiensinya.

Pola kalimat : SAYA MAU MAKAN BAKSO SAPI Kata kunci

: BAKSO

Berikut perhitungan untuk tabel pergeserannya :

Posisi (k)

Kata kunci(P) B A K S O Pergeseran (s) 0 0 0 0 0

1. Nilai s pada posisi pertama adalah 0, dan karena karakter “b” pada posisi pertama dan karakter “a” pada posisi kedua tidak cocok, maka nilai

pergeseran untuk karakter “a” pada posisi kedua juga bernilai 0.

2. Berikutnya karakter “b” pada posisi pertama akan dicocokkan dengan karakter pada posisi ketiga , yaitu “k”. Dan sekali lagi terjadi ketidakcocokan, oleh sebab itu nilai pergeserannya 0.

3. Berikutnya karakter “b” pada posisi pertama akan dicocokkan dengan karakter pada posisi keempat , yaitu “s”. Tidak cocok, oleh sebab itu nilai pergeserannya 0.

4. Berikutnya karakter “b” pada posisi pertama akan dicocokkan dengan karakter pada posisi kelima , yaitu “o”. Dan sekali lagi terjadi ketidakcocokan, oleh sebab itu nilai pergeserannya 0.

Berikut ini adalah langkah langkah pergeseran yang dilakukan oleh algoritma Knuth-Morris-Pratt berdasarkan tabel pergeseran yang ada.

Di indeks pertama kata kunci, ditemukan ketidakcocokan dengan pola kalimat (mismatch). Untuk melakukan pergeseran, dilakukan sebuah rumus untuk menentukan pergeseran :

Besar pergeseran = i - n

i = posisi karakter yang terakhir cocok n

= nilai pergeseran karakter yang terakhir cocok)

Ketidakcocokan terjadi di posisi indeks pertama, maka pergeseran yang dilakukan adalah sebesar 1 – 0. Yaitu 1 karakter. Pada karakter pertama yang di cocok kan, yaitu “B” pada katakunci, terjadi mismatch. Posisi karakter “B” adalah 1, dan nilai pergeserannya adalah 0, jadi besarnya pergeseran yang bisa dilakukan adalah 1 karakter. Dan posisi kata kunci berubah menjadi seperti ini :

Terjadi ketidakcocokan, dan dilakukan pergeseran sebanyak 1 – 0.

Terjadi ketidakcocokan, dan dilakukan pergeseran sebanyak 1 – 0. Setelah dilakukan beberapa kali pengulangan dan pergeseran, didapati bahwa kecocokan terjadi di semua karakter. Maka dinyatakan algoritma ini berhasil menemukan kata kunci yang diminta oleh pengguna. S A Y A

Berikut adalah pseudocode untuk mempermudah pengkodean algoritma ini ke dalam sebuah bahasa pemrograman. Kode Program 2 Pseudocode tabel pergeseran algoritma Knuth-Morris-Pratt

KMP_TabelPergeseran KAMUS

1. i,j: integer 2. input katakunci : array[0..n-1] of char, 3. input nilai_pergeseran : integer, 4. input/output TabelKMP : array[0..n] of

integer

ALGORITMA 5. i  0; 6. j  TabelKMP [0]  -1; 7. while (i < n)

8. while (j > -1 andnot(P[i] = P[j])) 9. j  TabelKMP[j];

10. i  i+1; 11. j  j+1; 12. if (P[i] = P[j]) 13. TabelKMP[i]  TabelKMP[j]; 14. else 15. TabelKMP[i]  j; 16. end if

17. end while 18. end while

1. Baris 1 – 4 adalah definisi variabel yang akan dipakai dalam metode ini. Di dalam metode ini, kata kunci akan diubah menjadi arraydua dimensi, yang berisi karakter dan nilai pergeserannya.

2. Baris 7 – 8 adalah baris dimana pemberian nilai awal pada indeks pertama kata kunci.

3. Baris 9 – 16 adalah perhitungan nilai pergeseran berdasarkan rumus yang sudah dijelaskan.

Kode Program 3Pseudocode pergeseran algoritma Knuth-Morris-Pratt

KMP_Pergeseran

KAMUS 1. input m, n : integer, 2. input P : array[0..n-1] of char, 3. input T : array[0..m-1] of char, 4. output ketemu : array[0..m-1] of boolean

5. i, j,next: integer 6. kmpNext : array[0..n] of interger

ALGORITMA 7. preKMP(n, P, kmpNext) 8. i0 9. while (i<= m-n) do

10. j0 11. while (j < n and T[i+j] = P[j]) do

12. jj+1 13. endwhile 14. if(j >= n) then

15. ketemu[i] true; 16. endif 17. Next  j - kmpNext[j] 18. I i+next 19. endwhile

2.3 Algoritma Boyer-Moore-Hoorspool

Algoritma Boyer-Moore-Hoorspooladalah sebuah bentuk pengembangan dari algoritma Boyer-Moore. Pada dasarnya, algoritma Boyer-Moore-Hoorspool menggunakan dasar dasar dan hukum yang sama dengan algoritma pendahulunya, yaitu Boyer-Moore. Ada tiga aturan dasar yang menjadi intisari dari algorima Boyer- Moore dan pengembangan nya. Ketiga hukum atau aturan ini adalah :

2.3.1 Aturan “Right to Left Scanning”

Right to Left Scanning Rule adalah sebuah aturan dasar yang mengatur agar pencarian atau pencocokan dalam algoritma ini selalu dimulai dari karakter paling akhir dari kata kunci. Berikut ilustrasi nya.